package searcher;

import com.fasterxml.jackson.core.type.TypeReference;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.ansj.domain.Term;
import org.ansj.splitWord.analysis.ToAnalysis;

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

// 通过这个类在内存中来构造出索引结构
public class Index {
    // 保存索引文件的路径
    // private static final String INDEX_PATH = "D:\\Java\\javaDocument\\";
    private static final String INDEX_PATH = "/home/install/doc_searcher_index/";

    // jackson库的 ObjectMapper 对象来完成序列化和反序列化
    private ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

    // 使用数组下标表示 docId
    private ArrayList<DocInfo> forwardIndex = new ArrayList<>();

    // 新创建两个锁对象
    private Object locker1 = new Object();
    private Object locker2 = new Object();

    // 使用 哈希表 来表示倒排索引
    // key 就是词
    // value 就是一组和这个词关联的文章
    private HashMap<String,ArrayList<Weight>> invertedIndex = new HashMap<>();

    // 这个类要提供的方法：
    // 1. 给定一个 docId,在正排索引中，查询文档的详细信息
    public DocInfo getDocInfo(int docId){
        return forwardIndex.get(docId);
    }
    // 2. 给定一个词，在倒排索引中，查哪些文档和这个词关联
    public List<Weight> getInveried(String term){
        return invertedIndex.get(term);
    }

    // 3. 往索引中新增一个文档
    public void addDoc(String title,String url,String content){
        // 新增文档操作，需要同时给正排索引和倒排索引新增信息
        // 构建正排索引
        DocInfo docInfo = buildForward(title,url,content);
        // 构建倒排索引
        buildInverted(docInfo);
    }

    private void buildInverted(DocInfo docInfo) {
        // 使用内部类来统计
        class WordCnt{
            // 表示这个词再标题中出现的次数
            public int titleCount;
            // 表示这个词再正文中出现的次数
            public int contentCount;
        }
        // 这个数据结构用来统计词频
        HashMap<String,WordCnt> wordCntHashMap = new HashMap<>();

        // 1. 针对文档标题进行分词
        List<Term> terms = ToAnalysis.parse(docInfo.getTitle()).getTerms();
        // 2. 遍历分词结果，统计每个词出现的次数
        for (Term term:terms) {
            // 先判定一下 term 是否存在
            String word = term.getName();
            WordCnt wordCnt = wordCntHashMap.get(word);
            if(wordCnt == null){
                // 如果不存在，就创建一个新的键值对，插入进去，titleCount设为1
                WordCnt newWordCnt = new WordCnt();
                newWordCnt.titleCount = 1;
                newWordCnt.contentCount = 0;
                wordCntHashMap.put(word,newWordCnt);
            }else {
                wordCnt.titleCount += 1;
            }
        }
        // 3. 针对正文页进行分词
        terms = ToAnalysis.parse(docInfo.getContent()).getTerms();
        // 4. 遍历分词结果，统计每个词出现的次数
        for (Term term: terms) {
            String word = term.getName();
            WordCnt wordCnt = wordCntHashMap.get(word);
            if(wordCnt == null){
                WordCnt newwordCnt1 = new WordCnt();
                newwordCnt1.titleCount = 0;
                newwordCnt1.contentCount = 1;
                wordCntHashMap.put(word,newwordCnt1);
            }else {
                wordCnt.contentCount += 1;
            }
        }
        // 5. 把上面的结果汇总到一个 HashMap 里面

        //    最终文档的权重，就设定成标题中出现的次数 * 10 + 正文中出现的次数

        // 6. 遍历刚才这个 词频 HashMap,依次来更新倒排索引中的结构了
        for (Map.Entry<String,WordCnt> entry : wordCntHashMap.entrySet()) {
            // 先根据这里的词，去倒排索引中查一查
            // 倒排拉链  通过 key 来查询 value
            // entry.getKey() 就是 String类型的
            synchronized (locker2){
                List<Weight> invertedList = invertedIndex.get(entry.getKey());
                if(invertedList == null){
                    // 如果为空，就插入一个新的键值对
                    ArrayList<Weight> newInvertedList = new ArrayList<>();
                    // 把新的文档（当前 searcher.DocInfo）,构造成 searcher.Weight 对象，插入进来
                    Weight weight = new Weight();
                    weight.setDocId(docInfo.getDocId());
                    // 权重计算公式：标题中出现的次数+10 + 正文中出现的次数
                    weight.setWeight(entry.getValue().titleCount+10+entry.getValue().contentCount);
                    newInvertedList.add(weight);
                    invertedIndex.put(entry.getKey(),newInvertedList);
                }else {
                    // 如果非空，就把当前这个文档，构造出一个 searcher.Weight 对象，插入到倒排拉链的后面
                    Weight weight = new Weight();
                    weight.setDocId(docInfo.getDocId());
                    weight.setWeight(entry.getValue().titleCount+10+entry.getValue().contentCount);
                    invertedList.add(weight);
                }
            }

        }


    }

    private DocInfo buildForward(String title, String url, String content) {
        DocInfo docInfo = new DocInfo();
        docInfo.setTitle(title);
        docInfo.setUrl(url);
        docInfo.setContent(content);
        synchronized (locker1){
            docInfo.setDocId(forwardIndex.size());
            forwardIndex.add(docInfo);
        }
        return docInfo;
    }


    // 4. 把内存中的索引结构保存到磁盘中
    public void save(){
        // 使用两个文件，分别保存正排和倒排
        System.out.println("保存索引开始！");
        long beg = System.currentTimeMillis();

        // 1. 先判定一下索引对应的目录是否存在，不存在就创建
        File indexPathFile = new File(INDEX_PATH);
        if(!indexPathFile.exists()){
            indexPathFile.mkdirs();
        }
        File forwardIndexFile = new File(INDEX_PATH+"forward.txt");
        File invertedIndexFile = new File(INDEX_PATH+"inverted.txt");
        try {
            objectMapper.writeValue(forwardIndexFile,forwardIndex);
            objectMapper.writeValue(invertedIndexFile,invertedIndex);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("保存索引完成！消耗时间："+(end-beg)+"ms");
    }
    // 5. 把磁盘中的索引数据加载到内存中
    public void load(){
        System.out.println("加载索引开始");
        long beg = System.currentTimeMillis();
        // 1.先设置一下加载索引的路径
        File forwardIndexFile = new File(INDEX_PATH+"forward.txt");
        File invertedIndexFile = new File(INDEX_PATH+"inverted.txt");
        try {
            // 将类型信息 转换成 对象
           forwardIndex = objectMapper.readValue(forwardIndexFile, new TypeReference<ArrayList<DocInfo>>() {});
           invertedIndex = objectMapper.readValue(invertedIndexFile,new TypeReference<HashMap<String,ArrayList<Weight>>>() {});
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("加载索引完成！消耗时间："+(end-beg)+"ms");
    }

    public static void main(String[] args) {
        Index index = new Index();
        index.load();
        System.out.println("索引加载完成");
    }
}
